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Enregistrement W2403275483

MCCOOL and the Politics of Country-of-Origin Labeling

2012· article· en· W2403275483 sur OpenAlexaffabout
Alexander Moens, Amos Vivancos Leon

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensFraser Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessProduct (mathematics)Country of originDeclarationValue (mathematics)International tradeCommerceAgricultural scienceAgricultural economicsMarketingPolitical scienceEconomicsBiologyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States, Mandatory Country-of-Origin Labeling (MCOOL) was brought into force in 2008. Because of the bill, American retailers must inform consumers about the country of origin of various classes of meat products including muscle cuts of beef, pork, and lamb, as well as chicken, fish products, and other perishable food items.The common practice in most countries is that imported products are either labeled with a simple declaration of their country of origin, or are labeled under the name of the country that has added the last substantial amount of value (such as processing) to the product. The MCOOL provision is substantially different. It requires retailers to use one of four types of labels. In the process of determining the appropriate label, the origin of the animal, where it was raised, and the country in which it was slaughtered and processed must be determined, tracked, and recorded. Over the past several decades, Canada and the United States (as well as Mexico) have developed an integrated supply chain for many red meat products in which calves and young pigs may be born in one country, raised in another, and/or slaughtered on either side of the border. Because of this, the new MCOOL label imposes by necessity a tracking, segregating, and recording system that adds significant extra cost to the integrated system of meat production.This extra cost threatens the efficiency created over the years between Canada and the United States (and Mexico). Producers can now choose an “all-American-all-the-time” product and in so doing avoid steep labeling costs. Contrary to what many legislators suggest — this product is not necessarily of better quality, or derived from a safer animal or a better health standard, but just happens to have cheaper transaction costs due to the criteria and processes needed to implement MCOOL.Since MCOOL went into force, Canadian cattle and hog exports to the United States have decreased by 42 and 25 percent respectively. This drop in trade affects the US nearly as much as it affects Canada as many American processors and packers are faced with a lack of supply. There is an additional impact on employment. The livestock industry directly contributes to over 100,000 jobs in Canada and indirectly to many others. Likewise, many jobs in the United States are jeopardized by this measure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0210,042
Communication savante0,0220,018
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0220,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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